EXAMEN FINAL - BASE DE DATOS

RENDIMIENTO

La base de datos relacional tiene un bajo rendimiento a diferencia de la no relacional

DISPONIBILIDAD

Base de datos Relacionales – Base de datos No SQL

Ambos entornos brindan una buena disponibilidad, obviamente tomando en cuenta la tarea que van a realizar

BASADA EN TABLAS

La base relacional se basa en tablas y las noSQL en documentos.

VELOCIDAD

Ni una base mas rapida ni otra mas lenta, ambas estan dedicadas a su entorno y ambas se desarrollan bien ahí.

REDUNDANCIA

La base relacional busca la menor redundancia de los datos.

DISTRIBUCIÓN

fAmbas bases de datos permiten distribuir grnades cantidades de infomación.

ALMACENAMIENTO DE DATOS

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NUBE

La no relacional puede almacenar inmensidad de datos a diferencia de la relacional

Ambas pueden lanzar infomacion a la nube y resguardar todos los datos.

ESCALABILIDAD

Las bases de datos relacional tiene alto costo para poder ser escalables.

Diferencias

Similitudes

OLTP - Data Warehouse

DIFERENCIAS

SIMILITUDES

Brindan informacion para toma de decisiones

Fuerte demanda de datos por ambas partes

OLTP almacena datos actuales

OLTP tiene datos actualizados

OLTP almacena datos a detalle

Ambos deben tener alta disponibilidad

Data warehouse soporta decisiones estrategicas

Data Warehouse almacena grandes catidades de datos

Data Warehouse almacena datos historicos

Facilitan la visualizacion de la infomacion

Tablas de Dimensiones

Tablas de Totalizaciones

Tablas Fact

Son tablas desnormalizadas

Es la tabla principal del modelo dimensional

Genera un total de otras tablas

No hay limite de tablas de dimension

Contiene informacion cuantitativa para el analisis

Nos brinda totales de infomacion para sintetizar los datos

Evitan la redundancia de los atributos

Simplifica la infomación de otras fuentes en una tabla

Conteiene menos registros de las tablas de hechos

Las tablas de hechos y las tablas de dimensiones se usan juntas en los esquemas de estrella para soportar aplicaciones de análisis de datos.

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Data Warehouse – Bigdata – BI ( Business Intelligence)

Similitudes

Diferencias

Proveen inforamcion a los usuarios para la toma de decisiones

BI trabaja con datos ya procesados y almacenados

Big Data analiza datos estructurados y no estructurados

Resguardan infomacion valiosa para la empresa de manera segura

BI analiza datos "del pasado" para toma de deciciones que afecten el futuro

Suminstran datos en tiempo atual e historico

Data Warehouse es una arquitectura de almacenamiento de datos o repositorio de datos. Mientras que Big Data es una tecnología para manejar grandes datos y preparar el repositorio.

Contienen datos veraces de la informacion de la empresa

Permiten que la emrpesa sea mas productiva

Data Warehouse procesa datos grandes pero menor a los que maneja big data

Da a la empresa un valor agregado para alcanzar las metas con los usuarios

Base de datos NO SQL de clave-valor

Documentales

vs

Almacena datos semiestructurados, como documentos, normalmente en formato JSON o XML.

modelo más simple y flexible

Se basa en las operaciones básicas get, put y delete

Podemos almacenar la infomacion en formato text

Aalmacenamiento no estructurado.

Trabajo por medio de claves para referirse a un valor

Rapidez la manejar la informacion

Lenguaje de consulta facil e intuitivo

Estas bases de datos son utilizadas en paginas de compras, asignando una clave al usuario para referirse a el y conocer los valores que ha almacenado

Se pueden recuperar los datos con agilidad